加拿大社区健康调查 2002:第1.2周期,心理健康与福祉

本数据集为加拿大社区健康调查(CCHS)2002年第1.2周期心理健康与福祉专题的微观数据文件。CCHS 是面向加拿大人口的横断面调查,采集健康状况、医疗保健利用和健康决定因素等信息,采用两年一个采集周期:第“.1”年为大规模一般人群健康调查,第“.2”年为较小规模调查,针对特定健康主题提供省级结果

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表格分类CopingAttackIllnessFearAlcoholDisabilityHealthActivitiesCareManiaStrokeDistress
Canadian Community Health Survey, 2002: Cycle 1.2, Mental Health and Well-being

基本信息

模态
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分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

加拿大社区健康调查 2002:第1.2周期,心理健康与福祉

Canadian Community Health Survey, 2002: Cycle 1.2, Mental Health and Well-being

本数据集为加拿大社区健康调查(CCHS)2002年第1.2周期心理健康与福祉专题的微观数据文件。CCHS 是面向加拿大人口的横断面调查,采集健康状况、医疗保健利用和健康决定因素等信息,采用两年一个采集周期:第“.1”年为大规模一般人群健康调查,第“.2”年为较小规模调查,针对特定健康主题提供省级结果。本周期主要测量与加拿大人心理健康相关的方面,目标包括提供及时、可靠的心理健康决定因素、心理健康状况等的横断面估计,可用于心理健康相关研究与分析(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):加拿大社区健康调查(CCHS)是一项横断面调查,收集与加拿大人口健康状况、医疗保健利用和健康决定因素相关的信息。CCHS 以两年为一个采集周期运行。调查周期的第一年“.1”是一项大规模的一般人群健康调查,旨在提供健康区域层面的可靠估计。调查周期的第二年“.2”是一项规模较小的调查,旨在针对特定的重点健康主题提供省级结果。本微观数据文件包含第1.2周期心理健康与福祉所采集的数据。本周期主要测量与加拿大人心理健康相关的方面。CCHS 心理健康与福祉的主要目标是:提供及时、可靠的心理健康决定因素、心理健康状况和 ment 的横断面估计

【主题与分类】

主题标签:Coping、Attack、Illness、Fear、Alcohol、Disability、Health、Activities、Care、Mania。本站分类:精神与行为障碍。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A18a8643ee0a05e93a25a2af8f0ed4aa87923a53e84843d69b5edbc5197b45524

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

加拿大社区健康调查(CCHS)是一项横断面调查,旨在收集有关加拿大人口健康状况、医疗保健利用及健康决定因素的信息。CCHS以两年为一个收集周期。调查周期的第一年“.1”是大样本的一般人群健康调查,旨在提供健康区域级别的可靠估计。调查周期的第二年“.2”是规模较小的调查,旨在针对特定重点健康主题提供省级结果。本微数据文件包含周期1.2心理健康与福祉所收集的数据。该周期主要测量与加拿大人心理健康相关的方面。

CCHS心理健康与福祉调查的主要目标是:提供及时、可靠、跨区域的加拿大心理健康决定因素、心理健康状况及心理健康系统利用情况的横截面估计;确定特定精神障碍的患病率,以评估疾病负担的影响;将心理健康服务的获取和利用与感知需求进行对比;评估心理健康问题对个人和社会造成的失能影响。信息收集于2002年5月至2002年12月期间,覆盖十个省份。第1.2周期收集了居住在私人住宅中15岁及以上人群的回复。抽样框架排除了居住在印第安保留地和王室土地上的个人、医疗机构住院者、加拿大武装部队全职成员以及某些偏远地区的居民。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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